语音识别技术科普与发展历史.pdf
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1、语音识别技术旨在让人类与机器可以直接通过语音沟通,机器根据人类语音执行命令或者转化为文字输出,完成从时序语音序列到文本文字序列映射的技术。语音识别是自然语言理解等后续研究的前提条件,这项技术可以提供语音客服、语音翻译、情感分析等多项应用。在深度学习发展前,语音信号处理诞生了一些经典的特征提取方法和语言、声学模型。语音识别框架主要由声学模型、发音词典、语言模型组成。搭建中文语音识别系统,首先需要对语音进行预处理,再建立声学模型;其次通过训练文本语料建立语言模型,基于语料库建立发声词典;最后将三者组成解码器来输出识别结果。语音识别本质上就是寻找与语音最相近的文字序列的过程,其工作状态与搜索引擎类似
2、。其识别流程如图 1 所示。根据面向的应用场景不同,语音识别存在许多不同的类型:从对说话人的要求考虑可分为特定人和非特定人系语音识别技术科普与发展历史统;从识别内容考虑可分为孤立词识别和连续语音识别、命令及小词汇量识别和大词汇量识别、规范语言识别和口语识别;从识别的速度考虑还可分为听写和自然语速的识别等。在过去的半个世纪,语音识别技术发展迅速,比较成熟的研究结果是 20 世纪90 年代主流的 GMM-HMM 模型、21 世纪研究者探索研究的神经网络模型,以及近几年出现的端到端语音识别算法。关于语音识别的研究,最早可以回顾到十九世纪五十年代,1952 年,Bell研究所成功研发出了首个语音识别系
3、统,可以实现 1 10 的英文的识别,被命名为 Audrey 系统,它的出现标志着语音识别技术的开始。1980 年前后,孤立词识别已解决,研究重点开始是连续语音识别。Baum 等人采取对语音状态的时序进行建模,采用隐马尔可夫模型(HMM)理论。随着相关技术如最大似然线性回归、最大后验概率估计的使用,解决了 HMM 的自适应问题,随后使用高斯混合模型(GMM)建模,用于统计观测概率,取得了较为成功的结果。20 世纪 90 年代,GMM-HMM 为声学模型,N-gram 为语言模型成为主流方法。随着剑桥开源了科普延展图 1 语音识别流程38科技视界Science&Technology Vision
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